招商银行智慧营销体系规划方案.docx

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招商银行智慧营销体系规划方案

招商银行智慧营销体系规划方案

（2020-2022）

概述第一篇零售金融智慧营销

同业与金融科技公司智慧营销调研分析…….（-）同业零售智慧营销发展水平分析

（二）金融科技公司先进理念借鉴………

本行智慧营销体系建设现状与不足（-）零售智慧营销建设现状

（二）存在的不足

零皆智慧营销体系总体目标与设II思路（-）总体目标

（二）业务架构1・

2.

3.

4.

5

（三）

（四）

数字化智能洞察数字化营销运营

全渠道营销执行数字化销售管理数字化分析闭环智慧营销案例图景系统架构

零皆智慧营销具体措施与实施路径

1.第一阶段（2020-2021上半年）……

2.第二阶段（2021-2022）第二篇公司金融智慧营销一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析……

<-）同业公司条线智慧营销调研….……

（二）金融科技公司智慧营销调研…….…

公司智慧营销体系建设现状与不足公司智慧营销体系总体目标与设计思路.……总体目标业务架构营销闭环机制智慧营销体系主要对比案例系统架构

四、

三、

<-）

四、

附,

（四）

（五）

公司智慈营销具体措施与实施路径…（―）第一阶段（2020-2021上半年）

（二）第二阶段（2021-2022年）......

2020年工作计划

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概述

为加速推进本行零售与公司数字化营销体系建设，推动本行智慧营销业务、技术与数据的能力构建以及数字化营销运营人才培养，本行于7月份正式成立境内机构智慧营销领导小组，牵头开展智慧营销体系研究和规划工作。

本行智慧营销规划虫点聚焦数字化能力建设，建立业务与科技深度融合的组织和机制，锚定当前一线市场人员营销痛点难点，推进相关系统建设：

同时，广泛开展同业和市场调研，充分借鉴行业先进经验，通过组织化、系统性、敏捷型的推进机制，加快本行市场营销工作的数字化转型，达到降本增效，引领业务增长的目标。

鉴于公司与零售营销方式和侧重点存在较大差异，根据业务发展特性及客户主体特征，本文按条线分篇制定智慧营销的建设U标和规划思路，充分体现智慧营销建设工作的针对性，推动两个条线智慧营销体系架构规划更具可落地性。

第一篇零售金融智慧营销

一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析

从同业调研情况来看，目前各家银行均在投入大量资源、精力、经费进行数字化转型及智慧营销转型；从各家银行调研情况来看，各家银行智慧营销体系建设重心会有所差异，智慧营销体系建设中所取得的突出亮点及成绩也各有所侧重。

通过对以上同业及厂商调研情况进行总结，可形成对本行智慧营销体系建设如下可供借鉴参考点，具体同业智慧营销调研情况参加附件1、《同业及金融科技公司智慧营销调研报告》。

（一）同业零售智慧营销发展水平分析

1、夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程

从平安银行、南京银行、北京银行等同业转型实践可以看出，数据基建在银行数字化转型过程中扮演着至关重要的角色。

“九层之台，起于垒土”，不论在客戸数据分析及产品智能推荐及预警、对产品及业务流程全流程分析及迭代优化、业务经营发展情况纵向横向数据分析探索等等场景中，数据作为底层资产均发挥着无可替代的作用。

因此，夯实数字化转型及智慧营销数据基建工程必不可少且迫在眉睫。

通过将行内相关业务数据进行盘点检视、整合归并、主题分类，实现对业务相关数据的统一归口管理及集中管理，避免相关数据分散在各业务系统,或数出多处，一方面可有效解决数据获取困难的问题；另一方面通过数据多维度整合，打破数据孤岛效应，建立数据高原，为后续数据分析、数据建模及机器学习等打下坚实基础。

2、搭建数字化全业务流程营销管理工具

以南京银行为例，在营销管理方面，南京银行建立了以“客户管理、营销管理、绩效管理、数据管理”为核心的大零售营销管理平台，实现了“全客户、全渠道、全数据、全产品、全用户"的功能覆盖。

大零售营销管理平台依托智能营销、场景营销、客户生命周期管理、管理支撑、员工体验、产品创新六大科技赋能，构建前中后台三位一体的IT系统架构，打造全行零售营销管理中枢。

3、利用模型算法开展客户精准预测及智能推荐

目前同业银行对该领域的尝试探索最为密集。

包括平安银行、宁波银行、农业银行、光大银行、中心银行、浦发银行、上海银行等多家调研银行，均在开展客户智慧营销模型的开发建设工作，通过应用人工智能（AD、机器学习（ML）及深度学习（DL）等技术手段深挖数据价值。

针对不同的客户分群分别应用模型，以精确率和召回率作为模型评价的主要指标。

基于客户画像对客户金融资产、产品持有、资金变动、渠道偏好等特征进行深度加工，釆取多种机器学习方法开展数据建模，进行多轮模型结果比对及调优，并根据预测概率精选口标客群，按金融资产、产品偏好等进一步细分为多个子客群，在客户画像系统中建立对应标签,针对性匹配多款金融产品并发起精准营销活动，为U标客户推荐个性化产品。

4、升级优化对客服务渠道，打造千人千面营销场景

以南京银行、农业银行、浦发银行等银行为典型，通过“千人千面”智能化的个性营销，增加客户使用黏性。

通过不断优化升级智能引擎，完善客户、产品、服务标签体系，基于专家规则及数据模型形成智能决策能力，大幅提升现有产品推荐、场景营销、服务推送等人工作业效率，将金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配变为可能。

从不同客群的分层服务和地域化营销入手，不断细化目标客群颗粒度，最终实现“千人千面”的精准服务，全方位提升客户体验。

（二）金融科技公司先进理念借鉴

1、金融壹账通

壹账通基于平安银行零售智慧营销体系建设经验，主要提出五大建设方向。

首先需加强线上线下渠道联动营销。

线下网点对引流客户至关重要，门店可通过一些线下活动，为客户宣传理财，培训理财服务，宣扬银行口碑，大力拓展一户多开，助推app装机量。

二是合理利用线上app渠道。

平安整合形成口袋银行app平台，统一线上对客服务渠道，基于app产品智能推荐，结合社交化营销方式，通过app进行二次营销。

三是打造开放平台，通过“走岀去”，把平安产品推广至合作伙伴渠道，通过“引进来”，将第三方产品与服务引入平安平台，实现与合作伙伴间的客户共享，联动营销，打造金融生态服务圈。

四是以批量营销、事件营销作为智能营销手段，基于对存量客户数据的有效分析，为客户的喜好偏好打上个性化标签，结合用戸行为特征，针对性地在每个营销触发事件中精准植入产品宣传。

五是通过口袋银行家APP打造全流程的市场销售管理体系，为一线市场人员提供全方位的客户经营、商机跟进、客户联络、目标管理、业绩看板等服务支持，为各条线营销管理人员打造多维度的经营视图、销售过程管理等管理手段，提升过程管理能效。

2、京东数科

京东数科着力于构建互联网化差异化营销策略决策引擎，核心理念是以客户为中心，通过科技手段践行银行大零售以经营贡献为价值导向的战略方针。

基于客户生命周期旅程，通过关键事件为客户提供卓越体验。

智慧营销体系的构建主要从四个方面展开，多维度用户分群和画像、多个智能营销场景及渠道、营销系统智能决策引擎、存量用户生命周期管理。

通过提升银行的数据分析能力和营销活动管理能力，建立忠实用户客群，实现客户-产品-渠道的最优匹配，降低营销成本，提高转化率,从而达到智慧营销的目标。

最精准锁定潜在用户，依据用户的行为轨迹，结合各类预测模型和用戸画像进行精准分群，实现高匹配，更精准选取潜在用户：

最优的营销活动匹配，无缝匹配各类京东商城“购物节”最大化利用商城流量；最省的拉新费用成本，根据活动效果配置合适资源。

差异化拉新礼包，节约拉新成本。

系统建设方面，主要通过用户价值体系、推荐系统、营销活动运营平台、策略实验室、模型管理平台、可视化监控BI平台等系统平台建设，构筑智慧营销体系。

3、腾讯云

腾讯云的智慧营销体系建设方案，主要是从业务触点建立、用户数字客户、营销流程、营销策划、到数据分析打造营销闭环。

建立业务触点，第一触点将陌生用户转化为泛用户，第二触点泛用户转化为业务用户和核心用户，打通线上、线下渠道、用户与金融产品的营销通道。

用户身份数字刻画，用户数据标签为基础，识别用户在传播中的影响力、社交关系、偏好、行为等属性，形成用户营销画像。

用户标签包括客户事实标签、规则标签和模型标签。

营销流程数字优化,配置化的营销自动化平台，管理各类营销流程，简化营销事件设计，分析营销流程中的数据指标，对不合理的流程进行快速优化。

针对性营销策划，通过客户分群，建立个性化的营销方案，优化营销创意、用户权益、营销流程等营销要素,提高营销转化效果。

数据釆集闭环分析，采集用户交互行为、传播行为、社交关系链路、权益兴趣偏好等多维数据，基于scrm和报表系统进行统计分析，作为下一步营销迭代的决策参考。

系统建设方面，主要通过数据中台、用户标签画像、内容创意中台、权益管理中台、模型管理平台、营销推荐平台（活动素材、活动策略、活动投放、活动分析）构建整体营销系统。

4、兴业数金

兴业数金通过六大平台打造涵盖客户管理、营销管理、数据管理的全周期客户运营体系，系统平台包括客户经理移动工作台、分析型客户关系管理系统、知声鸟微信营销沟通平台、运营互动策略平台、用户运营分析平台、移动应用分析平台。

其中运营策略互动平台基于标签和目标客群，制定营销策略和活动内容，实现对营销事前、事中、事后的管理，支持对营销过程的实时监控和营销成效数据分析，平台主要基于微信生态，通过微信公众号筛选客群推送活动，可以釆集客户的行为轨迹。

客户经理移动工作台基于小程庁实现，功能类似CRMAPP,整合行内客户数据，为客户经理提供服务。

微信营销沟通平台也是基于小程序，主要实现与微信端社交生态的客户互动营销。

二、本行智慧营销体系建设现状与不足

（一）零售智惹营销建设现状

为支持线上化营销运营，本行近年来已陆续构建电子渠道精彩活动版块、积分权益平台、客户关系管理系统等营销类基础信息科技系统，引入壹账通MGM营销平台和微信营销助手小程序，助力一线市场人员线上营销转型。

开拓大额存单等存款产品线上直销新模式，拓展客戸触达渠道。

以零售获客主要方向，在电子渠道生活场景建设方面，持续拓展第三方平台合作，今年以来已陆续投产永辉商超、聚合快递、高顿教育、平安好学、农E购商城、腾讯视频、曹操出行等多项联合场景服务。

借助合作方的流量资源、权益服务、营销工具等资源，加速客户营销和产品推广。

在数字化营销方面，积极推进大数据智慧营销平台、用户行为分析平台、机器学习平台等系统建设，建立客户标签体系，试点智能化营销模型应用，逐步完善智慧营销基础服务体系。

从业务运作和科技支持上，已基本形成较为顺畅的营销活动与生态场景拓展模式，但是在客群场景化识别、营销自动化触达以及营销商机智能化挖掘方面，尚处于起步阶段。

（二）存在的不足

（1）数据基建有待进一步强化，智慧营销工作事倍功半

第一，数据获取缺乏统一管理，数据获取整合耗时费力。

本行目前主要通过数据服务总线（DSB）及大数据平台获取数据。

在获取数据或加匸报表过程中，数据无统一管理及获取入口，对日常营销管理及业务经营情况分析造成较大的阻碍。

廿前己有较多业务指标及固定报表通过大数据平台进行加工开发上线：

但由于大数据平台仅支持査询18年系统上线后的业务数据，18年以前历史数据无法查询获取：

导致在开展较长年份横向比较分析时（例如近5年情况），已在大数据平台提需求加工好的报表无法査询18年以前数据，只能临时在DSB抽取或调阅数据，导致数据获取及整合耗时费力，效率极低。

第二，数据抽取较为困难，亟需可视化灵活BI报表平台。

随着零售客户数量的不断增长，客户关系管理系统及DSB系统抽取全量客户数据的难度加大，日前已不适宜通过抽取全量客户明细数据加丄:

业绩汇总数据：

但大数据系统目前不支持灵活査询功能，无法在大数据平台根据业务需要通过托拉拽方式可视化灵活抽取相关数据，数据报表开发及测试周期较长，无法响应业务拓展及营销活动升展时效性要求。

（2）缺乏专门市场团队营销管理工具，营销管理智能化程度有待提升

第一，营销管理及客户菅销有待进一步自动化智能化。

针对市场人员的销售廿标管理、销售过程管理、团队管理缺乏较为体系化的系统支撑。

分支行管理和业务部门大多依赖总行每周下发的邮件和报表了解业绩完成情况，无法实时掌握全行和其他同级机构业绩达成的进度和明细数据，很难及时针对前线业务分析以动态调整和优化业务策略。

针对日常项目清单摸底、月末存款大额进出款摸排、贷款提前还款換排、存款或理财产品到期谁稳管控及续作承接、等工作，均需要通过线下手工方式进行換排汇总，耗时耗力且效率相对较低。

本行亟需填补营销管理方面系统工具支持的空白。

第二，销售流程管理及跟进有待进一步细化。

本行目前正在逐步构建和完善业绩指标体系，但大多强调结果，缺少过程分解与动作类指标，更因为缺乏过程管理的有效工具，难以实现对业务销售漏斗数据的持续追踪，更难以分析中间环节的执行情况。

总行在指导销售行动上，山于无法鉴别一线执行过程中的问题,导致总行制定的营销指引可能缺乏针对性，对分支机构的检视效率也随之降低。

另外，绩效考核和零售业绩的结果与过程未能有效挂钩，因此，机构的执行积极性无法提升，指导效果也大打折扣。

（3）数字化经营理念有待深化，闭环营销流程尚需优化

第一，营销线索尚未贯穿客户生命周期覆盖全客群。

目前本行虽然已有通过数据分析挖掘商机线索下发的尝试，但主要以产品到期提示类为主，线索类型较少；细分客群匹配产品等带有营销指引类的线索下发目前正在探索尝试，但覆盖客群类型、客户规模有待提升；对贯穿客户生命周期的整体客户营销规划及商机线索制定目前缺乏整体规划。

智能化营销模型应用尚处于研究起步阶段，尚未形成实际的业务产出，后续将根据实际业务需求，基于机器学习平台加快营销模型的落地应用，提升营销智能化水平。

第二，标准高效的营销执行闭环流程待进一步优化：

*前数据提取需要跨部门协调配合；客户360视图设计、营销策略制定、邮件+小程序下发名単等线索下发环节都高度依赖人工手动处理，时效性低，造成线索下发困难，导致营销策略部署不及时，一线人员收到营销线索时客户状态已发生变化，无法实现高效识别精准营销的业务目的。

营销人员基于下发的名単在执行客户营销时通过个人电话或微信进行触达，营销执行过程无系统自动留痕，无法对营销过程进行校验,同时执行结果反馈依赖营销人员主动反馈，存在不能及时监控营销过程和无法客

观反映执行结果等问题。

三、零售智慧营销体系总体日标与设计思路

（一）总体目标

全面推进数字化智慧营销体系建设，基于“业务场景驱动+数据价值驱动”的双引擎驱动模式，构建零售“三位一体两翼”智慧营销体系。

面向“三位”用户群体，以“业务场景驱动”及“数据价值驱动”为两翼，构建一套完善的业界较为领先的零售智慧营销体系。

业务场景驱动十数据价值驱动

图1零售智慧营销总体目标

在客户经营方面，构建全生命周期的客戸经营和智慧营销大脑，建立数字化客户洞察机制，提升信息分析与客户经营能力，整合内外部渠道资源与场景生态,围绕日标客户和各层级市场营销人员，提升营销执行、管理与分析效能，建立数字化营销闭环，实现自动化、智能化的营销运营体系。

通过全面化的数字化营销转型，达到降本增效，引领业务増长的目标。

在助力一线销售人员方面，通过围绕各业务流程全旅程梳理，打造销售经营闭环，通过数字化手段构建能力模型赋能一线销售人员，形成识客户、晓商机、能触达、易销售、慧检视五大核心能力，为市场人员“减负增效”，智慧化高效实现业务销售及客户经营。

在赋能各级管理者方面，通过梳理线上化、标准化业务管理流程，构建知目标、憧客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心支撑能力，全息式呈现各层级机构各业务领域业绩经营情况，为各级管理者提供数字化决策依据，驱动销售队伍实现产能提升。

（二）业务架构

基于总体目标，零售智慧营销体系的建设应围绕服务对象主体展开，以用户需求为导向规划整体业务架构。

对于LI标客户，通过全渠道经营何将本行产品、服务有效触达客户，引导客户接受本行更多的服务与产品；通过全流程客户运营,深入挖掘存量客户大数据信息,加强存量客户营销成效，应用智慧营销手段激活存量客戸：

通过全场景获客，提升渠道新客引流效果,加强渠道与场景平台合作，积极探索有效寻找目标客户的新思路、新方法和新匚具。

对于市场营销人员，建立精准销售闭环，改善当前市场营销中“广撒网、全覆盖”的粗放式营销方式，为市场营销人员提供自动化智能化的营销工具：

加强对市场条线各层级人员在营销管理过程中痛点、难点的挖掘分析，构建数字化的决策管理体系，提升营销管理的智能化水平。

围绕客户获取、客户洞见、营销运营、执行管控、分析反馈的数字化营销闭环，持续推进营销运营和优化。

图2零售智慧营销业务架构图

1.数字化智能洞察

（1）资源全面数据化，构建营销数据集市•

基于大数据平台建立客戸营销数据集市，全方位整合行内外营销数据,从数据源广度、数据源全面性、数据颗粒度和数据获取时效性等方面强化营销类数据采集和加工整合能力。

重视营销数据的收集与积累，结合场景特性加强外部合作平台的数据回流。

扩大外部数据引入，拓展行业数据合作，分析客户线上流量渠道聚集趋势和线下热点区域。

充分挖掘用户端数据潜能，全方位釆集客户线上线下渠道行为数据，加强内部数据治理，形成标准化体系化的营销数据基础。

（2）强化用户标签画像建设，实现智能化的客户洞察.

基于大数据挖掘分析能力，建立丰富、全面、完善的客户标签中心，深入开展用户行为分析，打通用户行为数据与业务交易数据，覆盖客户身份背景、资产状况、购买偏好、价值潜力、行为倾向等信息，形成数据驱动的客户画像应用，实现对単一客戸、客群的刻画和洞察。

深入运用机器学习AI算法建设智能化营销模型，打造客户价值预测、客户偏好分析、智能产品推荐以及客户流失预警等模型应用，实现客户价值深度洞察与营销模式智能升级，提升营销精准化水平。

建设可视化数据运营分析平台，建立底层数据与业务人员间的纽带，形成总分支机构运营视图，探査业务波动原因，筑实数字化营销分析能力，为稳健经营添砖加瓦。

2.数字化营销运营

（1）精准客群分类，差异化营销策略定制。

依托大数据分析成果深挖客群价值，建立从商机发现、营销策略、运营跟踪、成效分析到策略优化的数字化营销闭环机制，加速数据价值转化效率，提升营销精准化水平。

在客户画像基础上，对客户进行过滤和分析，为营销策划人员提供灵活的客群筛选和差异化的营销策略定制丄具，支持客群商机与线上线下营销渠道的有效联动，实现自动化的营销触达，帮助市场营销人员提升营销成效。

通过智能化的个性营销，增加客户使用黏性。

基于专家规则、数据模型形成智能决策能力，提升现有产品推荐、场景营销、服务推送等人工作业效率，实现金融产品、场景服务与客户多层次需求的精准匹配。

从不同客群的分层服务和地域化营销入手，不断细化目标客群颗粒度，最终实现“千人千面”的精准服务，全方位提升客户体验。

（2）客户全生命周期经营，挖掘客户综合价值。

通过用户分层经营提升用户感知和粘性，形成覆盖客户全生命周期的营销升级体系。

不断深化智慧营销平台、用户行为分析平台场景应用，在客户画像基础上，结合客户生命周期旅程划分客户层级，针对潜在客户、新客户、活跃客户、高价值客户、不活跃客户、已流失客户等不同阶段客户特征，采取差异化营销手段，建立客戸积分权益成长体系，促进客户生命周期的延长,充分挖掘客戸价值，提升客户忠诚度和交易活跃度。

（3）平台战略合作，打造场景化营销生态•

持续推进第三方场景平台联合运营，逐步形成多边合作的平台战略体系.借助合作方的流量渠道、场景资源，帮助我行实现优势产品的精准投放和引流获客,快速聚拢客户资源，拓展客户触达渠道。

积极与头部互联网公司开展合作，以“流量+数据+场景”为核心打造互联网新型获客生态，弥补场景建设短板。

不断拓展合作维度，借助外部合作渠道切入生活缴费、旅游、教育、电商、社交等消费场景，扩大银行产品及服务边界，拓展多元化生活化场景应用，推进客户经营模式转型升级。

3.全渠道营销执行

整合线上线下触点，构建全渠道客户触达体系。

持续探索智能化客户服务手段，引入智能外呼、智能客服机器人等自动化工具，降低运营成本，扩大营销覆盖范围。

进一步扩大线上获客渠道，不断拓展互联网平台线上直销传播，借助微信社交、线上直播等方式完善营销触达体系。

构建线上化互动场景，与客户形成高频互动关系，持续定制开展裂变营销、权益营销、互动游戏等各类线上营销活动，提升存量客户活跃度。

打造泛金融智慧网点，将高频的生活和社交场景引入网点，通过商机推送、客流分析等方式完善絞下营销模式，为冋点注入新功能、新活力。

通过线上平台与线下网点的资源整合，覆盖更多的客户营销触点，从而实现分散营销活动的全场景、全生态、全覆盖的统一。

4.数字化销售管理

<1）强化销售过程管理，助力市场人员产能提升。

依托精准客户数据，为机构市场人员打造一体化的智能管户和营销匚具，缓解管户压力，提升营销产能。

通过系统量化的营销执行记录和营销业绩数据，对市场人员进行系统化、可视化的效能分析，定位低产人员，制定专项激励措施。

为市场人员提供社交化营销支持，实现统一的产品、活动、海报等宣传内容管理，宣传话术维护，支持触达任务指标配置，以及智能化外呼手段。

通过商机下发、跟进追踪等营销过程管理’形成销售漏斗分析，促进市场人员营销管理及客户维

护跟进向精细化、数字化和线上化转型，提高管户和营销效率，提升人员产能。

（2）提升经营管理能力，为管理者提供数字化决策依据.

通过数字化运营分析，赋能各级营销管理人员。

通过梳理线上化、标准化业务管理流程，构建知目标、憧客群、善经营、能追踪、慧检视五大经营管理核心支撑能力，全息式呈现各层级机构各业务领域业绩经营情况，为各级管理者提供数字化决策依据，驱动销售队伍实现产能提升。

5.数字化分析闭环

优化数据访问机制，通过数据查询平台动态脱敏技术和人匚智能实验室，为数据分析人员提供快速便捷的数据资源，提升运营分析响应时效。

通过可视化数据分析平台建立底层数据与业务人员间的纽带，支持业务与运营分析人员自助式查询和分析统计，为运营决策分析提供高效可靠的数据支撑。

通过用户数据、交易数据、营销数据和运营数据，形成执行反馈，及时调整营销运营策略，迭代优化’形成营销闭环。

通过数字化分析洞察、数字化营销运营、全渠道营销执行、可视化分析反馈，逐层构建智慧营销体系整体架构，优化市场人员营销管理效能，实现自动化、智

反客户利润页献分析模型运营数据反哺，模型自学习迭代升级

馈营销策略优化

表1智彗营销闭环演进路径

（三）智慧营销案例图景

1、基于用户行为洞察的营销事件智能推荐

图3智能事件营销示意图

智能化商机洞察与营销执行：

通过多维度的客户画像和行为分析，勾勒目标客戸群体；基于客